أحد أكبر التحديات في الذكاء الاصطناعي اللامركزي هو إثبات أن نموذجًا معيّنًا قد تم تشغيله بالفعل بشكل صحيح. @OpenGradient يحل هذه المشكلة عبر استدلال قابل للتحقق. من خلال الجمع بين إثباتات تعلّم الآلة بالمعرفة الصفرية (zkML) مع أمانه المعتمد على الأجهزة، يمكن للشبكة تقديم دليل تشفيري يثبت أن ناتج الذكاء الاصطناعي هو نتيجة نموذج ومدخلات محددين. يتيح ذلك للعقود الذكية «الوثوق» بنتائج الذكاء الاصطناعي دون الحاجة إلى إعادة تشغيل عملية الحساب بالكامل بأنفسها. #opg $OPG